作者单位
摘要
1 广西壮族自治区自然资源遥感院, 广西 南宁 530023
2 北部湾大学资源与环境学院, 北部湾海洋发展研究中心, 广西 钦州 535000北部湾大学, 广西北部湾海洋环境变化与灾害研究重点实验室, 海洋地理信息资源开发利用重点实验室, 广西 钦州 535000
3 北部湾大学资源与环境学院, 北部湾海洋发展研究中心, 广西 钦州 535000
红树林生态系统是地球上生产力最高的生态系统之一, 它也是海岸带“蓝碳”生态系统的重要组成部分。 地上生物量作为红树林蓝碳的重要组成部分, 如何准确快速地获取红树林地上生物量已成为红树林生态系统研究的热门问题。 分析北部湾茅尾海红树林地上生物量(AGB)空间分布格局及其量级, 可为该区域红树林生态环境保护及“南红北柳”生态修复提供科学依据。 资源一号数据作为我国自主研发的民用国产高光谱卫星, 其高光谱数据为红树林地上生物量的研究提供了新的机遇。 机器学习算法因其高性能、 高效率的优势被越来越多的应用于红树林相关研究, 目前已经成为获取红树林参数信息的重要手段。 高光谱数据在红树林地上生物量的反演精度如何? 国产高光谱卫星数据和机器学习算法在红树林地上生物量的估算中能否应用? 这些问题仍需进一步验证。 基于国产资源一号02D高光谱数据, 采用极端梯度提升(XGBoost)、 随机森林回归(RFR)以及K近邻回归(KNNR)三种不同的机器学习算法对茅尾海的红树林地上生物量进行估算, 在此基础上对比了不同的机器学习算法的性能。 结果显示: (1)无瓣海桑红树林地上生物量的平均值最高(90.93 Mg·ha-1), 桐花树次之(52.63 Mg·ha-1), 而秋茄最小(20.27 Mg·ha-1)。 (2)采用XGBoost、 RF以及KNN三种机器学习算法进行红树林地上生物量和红树林光谱变量建模后发现, 基于对数倒数1阶变换的XGBoost模型精度最高, 为最佳的机器学习模型。 其模型在测试阶段R2=0.751 5, RMSE=27.494 8 Mg·ha-2。 (3)基于资源一号02D高光谱数据, 采用XGBoost算法反演茅尾海的红树林地上生物量介于4.58~208.35 Mg·ha-2之间, 平均值为88.98 Mg·hm-2, 地上生物量在空间上呈现出中部低, 两边高的空间分布格局。 总之, 该研究论证了国产高光谱卫星数据和XGBoost机器学习算法的组合在红树林生物量的估算方面具有良好的应用前景, 可为茅尾海红树林的生态修复和保护提供科学依据和技术支撑。
高光谱数据 资源一号02D 机器学习 红树林地上生物量 遥感反演 北部湾茅尾海 Domestic hyperspectral data ZY-1-02D Satellite Machine learning Mangrove aboveground biomass Remote sensing inversion Maowei Sea in Beibu Gulf 
光谱学与光谱分析
2023, 43(12): 3906
作者单位
摘要
1 聊城大学生命科学学院, 山东 聊城 252000
2 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012
3 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101
抗酸化微生物复合菌系(AAMC)通过多种耐酸、 嗜酸微生物的协同作用, 在克服由于酸化抑制导致的餐厨垃圾堆肥发酵崩溃问题方面效果显著, 接种AAMC可明显加速有机物质降解。 然而生物堆肥存在有机物彻底降解和碳重新固定(形成稳定的腐殖质类物质)两种途径, 有机质降解与腐殖质形成具有互动关系, 为腐殖质形成提供原材料。 为探究接种AAMC对餐厨垃圾堆肥腐殖质品质的影响, 采用树脂柱法进行腐殖质分组, 分别研究接种AAMC对富里酸、 亲水性组分和胡敏酸3个组分分子结构复杂度和稳定性的影响。 设接种组(AAMC)、 加碱组(MgO和K2HPO4)和自然堆肥组3个处理, 采用三维荧光技术(EEM)结合两种定量表征方法区域体积积分(FRI)和平行因子分析(PARAFAC), 实现对富里酸、 亲水性组分和胡敏酸3个组分光谱学性质定量表征的准确性和完整性。 FRI结果显示, 堆肥结束后3个腐殖质组分中表征简单分子结构组分例如羧基或蛋白源结构区域的Pi, n值均降低, 接种组降低幅度显著大于对照组, 降低幅度大小排序为: 接种组>加碱组>对照组。 表征高芳香度和缩聚程度的胡敏酸类物质区域的Pi, n值均上升, 且接种组上升幅度显著高于其他两处理, 上升幅度排序也为: 接种组>加碱组>对照组。 PARAFAC结果显示, 富里酸和胡敏酸组分又可分成短波长胡敏酸、 长波长胡敏酸和色氨酸或类蛋白类物质3个组分, 亲水性组分又可分为短波长胡敏酸、 色氨酸和酪氨酸3个组分。 堆肥结束后, 表征短波胡敏酸和长波胡敏酸组分的Fmax升高, 而表征色氨酸等类蛋白类物质组分的Fmax降低, 升高或降低的幅度接种组最高, 显著高于加碱组和对照组。 综上结果说明接种AAMC可明显促进腐殖质组分子结构复杂化、 稳定化, 提高腐殖质组分高芳香度和缩聚程度, 改善餐厨垃圾堆肥腐殖质品质, 利于施用堆肥土壤保水保肥。 这可能与AAMC具有高的小分子有机酸降解、 转化能力, 可规避酸累积对堆肥微生物活性的抑制导致的堆肥腐殖化效率低的问题密切相关。 添加化学缓冲剂也能一定程度促进腐殖质组分稳定化、 结构复杂化和提高堆肥腐殖化程度。 这可能与堆料pH的改善, 使得小分子有机酸可被持续降解和转化, 有利于堆肥腐殖化进程有关。
堆肥 餐厨垃圾 抗酸化 腐殖质组分 平行因子分析 Composting Food waste Anti-acidification Humicfractions Parallel factor analysis 
光谱学与光谱分析
2019, 39(11): 3533
作者单位
摘要
华南农业大学工程学院, 广东 广州 510642
为了探究反射光谱检测水体中毒死蜱农药的可行性, 使用由ASD公司的FieldSpecPro地物波谱仪构成的高光谱采集系统在室内、 室外环境获取两种不同浓度区间的毒死蜱样品的光谱数据。 基于偏最小二乘(PLS)和主成分分析(PCA)算法分别对毒死蜱样品光谱数据建立全波段定量模型, 结果两种模型的预测能力均较高。 通过相关性分析(CA)计算相关系数来选择毒死蜱样品光谱的特征波长, 其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内、 室外实验光谱的特征波长为388, 1 080, 1 276 nm和356, 1 322, 1 693 nm, 浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验样品光谱的特征波长为367, 1 070, 1 276, 1 708 nm和383, 1 081, 1 250, 1 663 nm。 结合PLS算法建立样品特征波长光谱数据的定量模型, 结果与全波段模型相比, 浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波长模型的校正集决定系数R2C分别提高至0.987 5和0.999 2, 预测集决定系数R2P分别提高至0.989 4和0.994 4, 校正集均方根误差RMSEC分别降低为2.841和0.714, 预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.715和1.244; 浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波长PLS模型的校正集决定系数R2C分别提高至0.998 3和0.998 8, 预测集决定系数R2P分别提高至0.998 4和0.999 0, 校正集均方根误差RMSEC分别降低为1.383和1.186, 预测集均方根误差RMSEP分别降低为1.510和1.229, 验证集标准差与预测均方根误差的比值(RPD)有所增加, 尤其是针对浓度区间为0.1~100 mg·L-1的实验, RPD值显著增加至21.7, 说明基于特征波长建立的毒死蜱样品定量模型具有较高精度的预测能力, 但是通过不同浓度区间范围的对比实验发现, ASD地物光谱仪对低浓度的毒死蜱溶液预测的相对误差偏大, 存在客观上的检测下限。 为了保证不同试验条件下的毒死蜱农药的特征波长都得到分析, 增强模型使用的普适性与鲁棒性, 根据特征波长选择出4个波段, 即351~393, 1 065~1 086, 1 245~1 281和1 658~1 713 nm作为特征波段。 特征波段模型的波长变量个数共38个, 相比于全波段模型的432个波长变量, 模型变量精简了91.2%, 其中浓度区间为5~75 mg·L-1的室内外实验光谱PLS特征波段模型的R2C分别为0.993 7和0.987 8, R2P分别为0.979 8和0.998 2, RMSEC分别为1.690和2.516, RMSEP分别为1.987和0.659; 浓度区间为0.1~100 mg·L-1的室内外实验光谱特征波段PLS模型的R2C分别为0.9882和0.9807, R2P分别为0.9391和0.9936, RMSEC分别为3.345和3.942, RMSEP分别为8.996和2.663, 且四种实验情况下的模型RPD值均大于2.5, 满足定量分析条件。 因此采用高光谱采集系统对室内和室外环境中毒死蜱农药的快速检测具有一定的可行性, 此研究结果对有机磷农药等面源污染物快速检测有实际的应用价值, 可为农田水体有机磷农药快速检测仪器的开发提供理论基础。
高光谱 毒死蜱 偏最小二乘法 相关性分析法 定量模型 特征波长 特征波段 Hyper-spectrum Chlorpyrifos Partial least squares Correlation analysis Quantitative model Characteristic wavelength Characteristic band 
光谱学与光谱分析
2019, 39(3): 923
于欣 1,2杨超博 1,2,*彭江波 1,2马欲飞 1,2,3[ ... ]张亚丽 1,2
作者单位
摘要
1 哈尔滨工业大学光电子技术研究所, 黑龙江 哈尔滨 150001
2 哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150001
3 哈尔滨工业大学动力工程及工程热物理博士后流动站, 黑龙江 哈尔滨 150001
火焰温度是燃烧领域最重要的宏观物理量之一, 使用紫外可调谐激光吸收光谱技术, 以火焰中的OH自由基作为测量对象对甲烷/空气平面预混火焰进行了温度测量。 首先使用平面激光诱导荧光(PLIF)技术对甲烷/空气平面预混火焰不同燃烧工况条件下火焰中的OH基分布进行了测量, 选取火焰中OH基分布均匀工况进行了紫外吸收光谱温度测量。 通过LIFBASE仿真计算, 综合考虑温度测量灵敏度、 测量信噪比等因素, 选择OH基A-X(0, 0)吸收带中的P1(2)和Q1(8)两支谱线作为被测跃迁。 测量时使用Nd∶YAG激光器泵浦染料激光器, 经倍频后输出308~311 nm紫外可调谐激光。 通过染料激光器以0.4 pm为步长进行激光波长调谐, 分别扫描获得两条吸收谱线的吸收峰线型。 对实验数据进行voigt拟合后, 通过计算两条谱线的积分吸收值之比, 获得了平面预混火焰中的温度信息。 分别测量了燃烧器表面不同水平位置与燃烧器中心不同高度处的火焰温度。 测量结果与文献报道的采用同样结构燃烧器, 通过其他光谱技术获得的测量结果进行了横向对比。 在OH基浓度较高的火焰锋面区域测温结果吻合度较高, 验证了该技术测量结果的可信度。 由于其测量对象与双线OH-PLIF测温的一致性, 该技术未来可作为局部温度测量方法, 进一步应用于对双线PLIF等二维火焰温度空间分布测量结果的标定当中。
吸收光谱 燃烧诊断 温度 紫外激光 Absorption spectroscopy Combustion diagnostic Temperature Ultraviolef laser 
光谱学与光谱分析
2016, 36(4): 1027
作者单位
摘要
山西运城市糖尿病防治中心,运城同德医院眼科,运城市,044000
目的探讨应用氪黄激光行全视网膜光凝治疗伴有晶状体混浊的糖尿病视网膜病变的疗效.方法对138例(250眼)增殖前期及增殖早期糖尿病视网膜病变伴有不同类型晶状体混浊的患者,对照荧光素眼底血管造影,采用氪黄激光进行全视网膜光凝.随访9~15个月,每3个月复查视力及荧光素眼底血管造影,分析视力、毛细血管渗漏和新生血管的变化情况.结果光凝后视力进步179眼(71.6%),无变化55眼(22.0%),减退16眼(6.4%);毛细血管渗漏消退173眼(69.2%),明显减轻58眼(23.2%),无变化13眼(5.2%),加重6眼(2.4%);新生血管全部萎缩49眼(68.1%),部分萎缩15眼(20.8%),无变化5眼(6.9%),加重3眼(4.2%).结论应用氪黄激光行全视网膜光凝治疗伴有晶状体混浊的增殖前期和增殖早期糖尿病视网膜病变疗效显著.
糖尿病视网膜病变 晶状体混浊 激光凝固术 
中国激光医学杂志
2002, 11(2): 117

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